Loading article…
コンピューティングにおいて、コンピュータのパフォーマンスとは、コンピュータシステムが実行する有用な作業量のことです。特定の状況以外では、コンピュータのパフォーマンスは、コンピュータプログラムの命令を実行する際の精度、効率、速度の観点から評価されます。高いコンピュータのパフォーマンスを実現するには、以下の要因の1つ以上が関係している可能性があります。
あらゆるコンピュータシステムのパフォーマンスは、上記の指標の 1 つ以上を使用して、測定可能な技術的な用語で評価できます。このようにしてパフォーマンスは
上記の定義は科学的、技術的なアプローチに関するものですが、アーノルド・アレンによる以下の定義は、技術的な知識を持たない読者にとって役立つでしょう。
コンピュータのパフォーマンスにおける「パフォーマンス」という言葉は、他の文脈におけるパフォーマンスと同じ意味であり、「コンピュータが本来行うべき作業をどれだけうまく行っているか」という意味です。[ 1 ]
コンピュータソフトウェアのパフォーマンス、特にソフトウェアアプリケーションの応答時間は、人間とコンピュータの相互作用において重要なソフトウェア品質の一側面である。
システムエンジニアリングにおけるパフォーマンスエンジニアリングとは、システム開発ライフサイクルのあらゆる段階で適用される役割、スキル、活動、実践、ツール、成果物の総体であり、ソリューションが定義されたパフォーマンス要件を満たすように設計、実装、運用サポートされることを保証するものです。
パフォーマンスエンジニアリングでは、様々なパフォーマンス間のトレードオフを常に考慮する必要があります。CPU設計者は、以下に示すパフォーマンスの側面の一つを改善することで、他の領域でのパフォーマンスを犠牲にすることなく、全体的なパフォーマンスを向上させる方法を見つけることがあります。例えば、より高性能で高速なトランジスタを使用してCPUを構築するなどです。
しかし、ある種のパフォーマンスを極限まで追求すると、CPUの全体的なパフォーマンスが低下することがあります。これは、例えばチップのクロック周波数など、見栄えの良い数値を得るために他の重要な側面が犠牲になるためです（メガヘルツ神話を参照）。
アプリケーションパフォーマンスエンジニアリング（APE）は、パフォーマンスエンジニアリングにおける特定の手法であり、ますます分散化するモバイル、クラウド、および地上IT環境におけるアプリケーションパフォーマンスに関連する課題に対応するために設計されています。これには、アプリケーションライフサイクルのあらゆる段階で適用される役割、スキル、活動、実践、ツール、および成果物が含まれており、アプリケーションが非機能的なパフォーマンス要件を満たすように設計、実装、および運用サポートされることを保証します。
コンピュータのパフォーマンス指標（測定対象）には、可用性、応答時間、チャネル容量、レイテンシ、完了時間、サービス時間、帯域幅、スループット、相対効率、スケーラビリティ、ワットあたりのパフォーマンス、圧縮率、命令パス長、およびスピードアップが含まれます。CPUベンチマークが利用可能です。[ 2 ]
システムの可用性は、一般的に信頼性の要素として測定されます。信頼性が高まると、可用性も向上します（つまり、ダウンタイムが減少します）。システムの可用性は、信頼性ではなく、テスト容易性と保守性の向上に重点を置く戦略によっても向上させることができます。保守性の向上は、一般的に信頼性の向上よりも容易です。保守性の推定値（修理率）も、一般的に信頼性よりも正確です。しかし、信頼性の推定値にはほとんどの場合大きな不確実性があるため、保守性のレベルが非常に高い場合でも、可用性（予測の不確実性）の問題を支配する可能性があります。
応答時間とは、サービス要求に応答するのにかかる合計時間のことです。コンピューティングでは、そのサービスは、単純なディスクI/Oから複雑なWebページの読み込みまで、あらゆる作業単位になり得ます。応答時間は、次の3つの数値の合計です。[ 3 ]
ほとんどの消費者は、既存のコンパイル済みソフトウェアを多数実行できるように、コンピュータのアーキテクチャ（通常はIntel IA-32アーキテクチャ）を選択します。コンピュータのベンチマークについてあまり詳しくないため、動作周波数に基づいて特定のCPUを選択する人もいます（メガヘルツ神話を参照）。
並列コンピュータを構築するシステム設計者の中には、CPUを価格あたりの速度に基づいて選定する者もいる。
チャネル容量は、通信チャネルを介して確実に送信できる情報量の上限値です。雑音チャネル符号化定理によれば、特定のチャネルのチャネル容量は、任意の小さな誤り確率で達成できる限界情報量（単位時間あたりの情報量）です。 [ 4 ] [ 5 ]
第二次世界大戦中にクロード・E・シャノンによって開発された情報理論は、チャネル容量の概念を定義し、それを計算できる数学モデルを提供します。重要な結果は、上記で定義されたチャネルの容量は、チャネルの入力と出力間の相互情報量の最大値によって与えられるということです。ここで、最大化は入力分布に関して行われます。[ 6 ]
遅延とは、観測対象のシステムにおける何らかの物理的変化の原因と結果との間の時間的な遅れのことです。遅延は、あらゆる物理的相互作用が起こり得る速度が限られていることに起因します。この速度は常に光速以下です。したがって、空間次元がゼロでないすべての物理システムは、何らかの遅延を経験します。
レイテンシーの正確な定義は、観察対象のシステムと刺激の性質によって異なります。通信においては、レイテンシーの下限は通信に使用される媒体によって決まります。信頼性の高い双方向通信システムでは、レイテンシーは情報伝送の最大速度を制限します。これは、一度に「伝送中」の情報量に限界があるためです。人間と機械のインタラクションの分野では、知覚可能なレイテンシー（ユーザーが指示を出してからコンピュータが結果を返すまでの遅延）は、ユーザーの満足度とユーザビリティに大きな影響を与えます。
コンピュータは、プロセスと呼ばれる一連の命令を実行します。オペレーティングシステムでは、他のプロセスも実行されている場合、プロセスの実行を延期することができます。さらに、オペレーティングシステムは、プロセスが指示する動作を実行するタイミングをスケジュールすることもできます。たとえば、プロセスがコンピュータカードの電圧出力を1000Hzのレートで高→低→高→低…と設定するように指示したとします 。オペレーティングシステムは、内部クロックに基づいて、各遷移（高→低または低→高）のスケジュールを調整することを選択できます。レイテンシとは、遷移を指示するプロセス命令から、ハードウェアが実際に電圧を高から低、または低から高に遷移させるまでの遅延のことです。
リアルタイムコンピューティングシステムを構築するシステム設計者は、最悪の場合の応答速度を保証したいと考える。CPUの割り込みレイテンシが低く、かつ応答が決定論的である場合、これは容易に実現できる。
コンピュータネットワークにおいて、帯域幅とは、利用可能または消費されるデータ通信リソースのビットレートを測定するもので、ビット/秒またはその倍数（ビット/秒、キロビット/秒、メガビット/秒、ギガビット/秒など）で表されます。
帯域幅は、デジタル通信システムにおいて、正味ビットレート（ピークビットレート、情報レート、または物理層有効ビットレートとも呼ばれる）、チャネル容量、または論理的もしくは物理的な通信経路の最大スループットを定義する場合があります。例えば、帯域幅テストでは、コンピュータネットワークの最大スループットを測定します。この用語が用いられる理由は、ハートレーの法則によれば、物理的な通信リンクの最大データレートは、周波数帯域幅、スペクトル帯域幅、RF帯域幅、信号帯域幅、またはアナログ帯域幅と呼ばれることもある、ヘルツ単位の帯域幅に比例するからです。
一般的に、スループットとは生産速度、あるいは何かを処理できる速度のことである。
通信ネットワークにおいて、スループットは基本的にデジタル帯域幅の消費量と同義です。無線ネットワークやセルラー通信ネットワークでは、システムスペクトル効率（bit/s/Hz/エリア単位、bit/s/Hz/サイト、またはbit/s/Hz/セル）は、最大システムスループット（総スループット）をアナログ帯域幅とシステムカバレッジエリアの何らかの尺度で割った値です。
集積回路では、データフロー図のブロックは多くの場合、単一の入力と単一の出力を持ち、離散的な情報パケットを処理します。このようなブロックの例としては、FFTモジュールやバイナリ乗算器などがあります。スループットの単位は伝搬遅延の単位（「メッセージあたりの秒数」または「出力あたりの秒数」）の逆数であるため、スループットは、 ASICや組み込みプロセッサなどの専用機能を実行する計算デバイスと通信チャネルを関連付けるために使用でき、システム分析を簡素化します。
スケーラビリティとは、システム、ネットワーク、またはプロセスが、増加する作業量を適切に処理できる能力、あるいはその増加に対応するために拡張できる能力のことである。
コンピュータが使用する電力量（消費電力）。これは、太陽光発電、バッテリー、人力など、電源が限られているシステムにとって特に重要となる。
Googleのハードウェアなど、並列コンピュータを構築するシステム設計者は、CPUの電力コストがCPU自体のコストを上回るため、ワットあたりの速度に基づいてCPUを選択します。[ 7 ]
宇宙飛行用コンピュータの場合、搭載されている電力資源が限られているため、処理速度そのものよりも、ワットあたりの処理速度の方がより有用な性能基準となる。[ 8 ]
圧縮は、データ保存容量や伝送容量といったリソース使用量を削減するのに役立つため有用です。しかし、圧縮されたデータは使用するには解凍する必要があるため、解凍処理によって計算コストなどの追加コストが発生します。これは決してタダ飯ではありません。データ圧縮には、空間と時間のトレードオフが伴います。
これは、スマートフォンから宇宙船に搭載される携帯型組み込みシステムに至るまで、モバイルシステムにおいて常に存在するトレードオフである。
コンピューターが環境に及ぼす影響は、製造、リサイクル、そして使用の段階において評価されます。廃棄物の削減、有害物質の削減、そしてコンピューターの環境負荷の最小化を目的として、様々な測定が行われます。
CPUの性能をあらゆる側面からテストするプログラムが多数存在するため、ベンチマークが開発された。
最も有名なベンチマークは、Standard Performance Evaluation Corporationが開発したSPECintおよびSPECfpベンチマークと、Embedded Microprocessor Benchmark Consortium (EEMBC)が開発したCertification Markベンチマークです。
ソフトウェアエンジニアリングにおいて、パフォーマンス テストは一般的に、特定のワークロード下でのシステムの応答性と安定性を判断するために実施されます。また、スケーラビリティ、信頼性、リソース使用量など、システムのその他の品質特性を調査、測定、検証、または確認するためにも役立ちます。
パフォーマンステストは、パフォーマンスエンジニアリングの一分野であり、システムの実装、設計、アーキテクチャにパフォーマンスを組み込むことを目指す、新興のコンピュータサイエンスの手法である。
ソフトウェアエンジニアリングにおいて、プロファイリング（「プログラムプロファイリング」、「ソフトウェアプロファイリング」）は、動的プログラム解析の一種であり、例えば、プログラムの空間（メモリ）や時間計算量、特定の命令の使用頻度、関数呼び出しの頻度や実行時間などを測定する。プロファイリング情報の最も一般的な用途は、プログラムの最適化を支援することである。
プロファイリングは、プロファイラ（またはコードプロファイラ）と呼ばれるツールを使用して、プログラムのソースコードまたはそのバイナリ実行形式に計測データを組み込むことによって実現されます。プロファイラでは、イベントベース、統計的、計測データに基づく、シミュレーションなど、さまざまな手法が用いられます。
中央処理装置（CPU）は、中央プロセッサ、メインプロセッサ、または単にプロセッサとも呼ばれ、特定のコンピュータにおける主要なプロセッサです。その電子回路は、算術演算、論理演算、制御演算、入出力（I/O）演算などのコンピュータプログラムの命令を実行します。[ 9 ]
プロセッサの性能や速度は、クロック周波数（通常はヘルツで測定）やサイクルあたりの命令数（IPC）などによって決まり、これらがCPUが実行できる1秒あたりの命令数（IPS）を決定します。[ 10 ]報告されているIPS値の多くは、分岐の少ない人工的な命令シーケンスの「ピーク」実行速度を表していますが、実際のワークロードは命令とアプリケーションが混在しており、その実行時間が異なる場合があります。メモリ階層の性能もプロセッサの性能に大きく影響しますが、IPSを計算する際に考慮されることはほとんどありません。これらの問題のため、SPECintなどの「ベンチマーク」と呼ばれるさまざまな標準化テストが開発され、一般的に使用されるアプリケーションでの実際の有効性能を測定しようとしています。
コンピュータのパフォーマンスは、基本的に 2 つ以上の独立したプロセッサ (この意味ではコアと呼ばれる) を単一の集積回路に接続したマルチコア プロセッサを使用することで向上します。理想的には、デュアル コア プロセッサはシングル コア プロセッサのほぼ 2 倍の性能を持つはずです。実際には、ソフトウェア アルゴリズムと実装が不完全なため、パフォーマンスの向上ははるかに小さく、約 50% です。[ 11 ]プロセッサのコア数を増やす (たとえば、デュアル コア、クアッド コアなど) と、処理できるワークロードが増加します。これは、プロセッサが多数の非同期イベント、割り込みなどを処理できるようになったことを意味し、過負荷時に CPU に悪影響を与える可能性があります。これらのコアは、処理工場の異なるフロアと見なすことができ、各フロアが独自のタスクを処理します。1 つのコアが情報を処理するのに不十分な場合、これらのコアは隣接するコアと同じタスクを処理することがあります。マルチコア CPU は、追加の計算能力を提供することで、コンピュータが複数のタスクを同時に実行する能力を高めます。ただし、速度の向上は、追加されたコアの数に直接比例するわけではありません。これは、コアが特定のチャネルを介して相互作用する必要があり、このコア間通信が利用可能な計算能力の一部を消費するためである。[ 12 ]
同時マルチスレッドやアンコアといった現代のCPUの特殊な機能（実際のCPUリソースを共有して利用率を向上させることを意味する）により、パフォーマンスレベルやハードウェア使用状況の監視は徐々に複雑な作業になってきている。[ 13 ]これに対応するため、一部のCPUは、CPUのさまざまな部分の実際の使用状況を追跡し、ソフトウェアからアクセスできるさまざまなカウンタを提供する追加のハードウェアロジックを実装している。その一例が、Intelのパフォーマンスカウンタモニタ技術である。[ 14 ]
パフォーマンスチューニングとは、システムのパフォーマンスを向上させることです。これは一般的にコンピュータアプリケーションを対象としていますが、同じ手法は経済市場、官僚組織、その他の複雑なシステムにも適用できます。このような活動の動機となるのはパフォーマンス問題と呼ばれ、これは現実のもの、あるいは予測されるものの場合があります。ほとんどのシステムは、負荷が増加すると、ある程度パフォーマンスが低下します。システムがより高い負荷を受け入れる能力はスケーラビリティと呼ばれ、より高い負荷に対応できるようにシステムを変更することは、パフォーマンスチューニングと同義です。
体系的なチューニングは以下の手順で行います。
コンピュータ工学における知覚性能とは、ソフトウェアの機能がどれだけ迅速にそのタスクを実行するように見えるかを指す。この概念は主にユーザーの受容性に関する側面に関係する。
アプリケーションの起動時間やファイルのダウンロード時間は、起動画面（スプラッシュ画面を参照）やファイル進行状況ダイアログボックスを表示しても短縮されるわけではありません。しかし、これらの表示はユーザーにとって処理が速く感じられるという利点があり、システムが要求を処理していることを視覚的に知らせる役割も果たします。
ほとんどの場合、実際のパフォーマンスを向上させると、知覚されるパフォーマンスも向上するが、身体的な制約のために実際のパフォーマンスを向上させることができない場合は、知覚されるパフォーマンスを向上させるための技術を用いることができる。
特定のベンチマークプログラムを実行するのに必要な合計時間 ( t ) は
どこ
同じマシン上でも、異なるコンパイラを使用したり、同じコンパイラでもコンパイラの最適化スイッチが異なると、NとCPIが変化する可能性があります。新しいコンパイラがNまたはCを改善し、もう一方を悪化させない場合、ベンチマークの実行速度は速くなりますが、多くの場合、両者の間にはトレードオフが存在します。たとえば、実行に時間がかかる複雑な命令を少数使用する方が良いのか、それともベンチマークの実行に必要な命令数は増えるものの、実行速度が非常に速い命令を使用する方が良いのか、といった具合です。
CPU 設計者は特定の命令セットを実装する必要があるため、N を変更することはできません。設計者は、f を大幅に改善することによってパフォーマンスを向上させることに焦点を当てる場合があり (より深いパイプラインやより高速なキャッシュなどの技術を使用)、同時に (うまくいけば) C をあまり犠牲にしないようにします。これにより、スピード重視のCPU 設計になります。設計者は、CPI を大幅に改善することによってパフォーマンスを向上させることに焦点を当てる場合があり (アウトオブオーダー実行、スーパースカラCPU、より大きなキャッシュ、ヒット率が向上したキャッシュ、改善された分岐予測、投機的実行などの技術を使用)、同時に (うまくいけば) クロック周波数をあまり犠牲にしないようにします。これにより、頭脳重視の CPU 設計になります。[ 16 ] 特定の命令セット (したがって固定された N) と半導体プロセスの場合、最大のシングルスレッドパフォーマンス (1/t) には、頭脳重視の技術とスピード重視の技術のバランスが必要です。[ 15 ]
